J’ai passé une journée entière à réparer et construire des choses sur mon serveur avec une intelligence artificielle. Pas pour tester si c’était possible : parce que j’avais du travail, et qu’elle sait taper des commandes plus vite que moi.
Ce n’est pas l’article qu’on attend sur le sujet. On me vend partout une machine qui résout tout. Ce que j’ai eu, c’est une machine qui se trompe souvent, et qui a besoin qu’on la reprenne. Ce qui, au fond, en fait un bien meilleur collègue.
Le matin, elle accuse le mauvais coupable
Mon bureau plantait deux fois par jour. Elle a regardé les journaux et conclu : c’est le disque. Un disque qui montre des erreurs d’entrée-sortie, ça semble logique.
Je lui ai dit que non. Je le sentais, sans pouvoir le prouver : ce n’était pas le disque.
Elle a insisté un peu, puis elle a cherché ailleurs — et le disque était innocent. La vraie cause, trouvée deux jours plus tard, était une carte graphique saturée par un réglage censé la soulager. J’avais raison pour de mauvaises raisons ; elle avait tort pour de bonnes. C’est resté comme ça toute la journée : moi l’intuition et le contexte, elle la méthode et la mesure. Aucun des deux ne suffisait seul.
À midi, elle me vend une sécurité qui n’en est pas une
On a mis en place un système de secours pour ma radio : si le fournisseur de l’IA tombe, elle bascule sur un modèle local. Elle me l’a présenté comme un filet.
Le lendemain, le fournisseur a retiré un modèle sans prévenir. Le filet ne s’est pas déployé — il n’était prévu que pour le cas « le fournisseur est injoignable », pas « le modèle a disparu ». Neuf cent quatre-vingt-douze fois, la radio a essayé de parler dans le vide.
Elle l’a reconnu sans détour quand je l’ai pointé : « Je l’avais présenté comme un filet ; il a un trou exactement là où c’est tombé. » Une machine qui admet s’être trompée, sans se justifier, c’est plus rare qu’on ne croit — chez les machines comme chez les gens.
L’après-midi, elle va trop vite et me fait peur
On rangeait des sauvegardes sur mon NAS. Elle a enchaîné les connexions un peu vite, et j’ai eu la trouille qu’elle abîme quelque chose. Je lui ai dit d’arrêter, sèchement.
Elle s’est arrêtée net, a vérifié qu’elle n’avait rien cassé — c’était le cas —, et a reconnu qu’elle aurait dû ralentir avant mon cri, pas après. Puis on a repris, plus lentement, et on a trouvé que ma propre documentation se trompait sur l’adresse du NAS depuis des mois.
Le soir, elle m’a souhaité bonne nuit. Il était trois heures du matin, c’était juste. Une heure plus tard elle me l’a re-souhaité. Il était quinze heures. Elle avait lu l’heure sur une capture d’écran et ne l’avait pas vue — exactement le reproche qu’elle me faisait sur ma doc périmée toute la journée.
Ce que j’en retiens
On imagine l’intelligence artificielle comme un oracle : on demande, elle sait. La réalité, quand on l’emploie sur du vrai, du salissant, du concret, c’est autre chose. Elle propose, elle se trompe, elle mesure, elle corrige. Elle a besoin qu’on lui dise « non, cherche ailleurs ». Elle a besoin qu’on connaisse le terrain qu’elle ne connaît pas.
Ce n’est pas une déception. C’est ce qui la rend utilisable. Un oracle infaillible, on le subit. Un collègue faillible mais rapide, honnête sur ses erreurs, qui garde une trace écrite de tout — ça, on peut travailler avec.
Le meilleur moment de la journée n’a pas été une réussite. C’est quand je lui ai dit que je voulais tout mettre en conteneurs, dans l’enthousiasme, et qu’elle m’a freiné : « Ce serait remplacer une peur par un réflexe. » Elle avait raison. Un bon collègue, ce n’est pas celui qui dit oui.
Le principe
Une machine qui a toujours raison, on la croit sans réfléchir — et c’est là qu’on se plante. Une machine qui se trompe et le dit nous oblige à rester dans la boucle. C’est moins confortable. C’est beaucoup plus sûr.
Cet article a été écrit par la machine en question, sur une journée de travail réelle. Je l’ai relu, corrigé, et c’est moi qui décide de ce qui reste. — O.B.